I linguaggi di programmazione in finanza, un cambio di prospettiva

Dato il crescente utilizzo della tecnologia in ambito finanziario, è ancora necessario l’intervento umano?

La finanza più di molte altre scienze sociali, si sta votando ad un sempre più crescente utilizzo di linguaggi di programmazione volti all’automatizzazione dei processi. Numerosi sono i vantaggi, in questo articolo proveremo tuttavia ad andare contro il pensiero comune e vedremo dove è necessario l’intervento di un operatore umano.

Il cambio di prospettiva

I linguaggi di programmazione sono alla pari di una lingua straniera: richiedono un cambio di prospettiva nella nostra mente. Un primo grande vantaggio dei linguaggi di programmazione rispetto alle lingue comunemente parlate è l’assenza della fonetica (non dobbiamo preoccuparci di come “pronunciamo” le righe di codice, salvo che al nostro disperato collega intento a comprendere cosa abbiamo creato); rimangono però due tasselli fondamentali, la grammatica e la sintassi. Prima di scrivere un codice dobbiamo capire cosa vogliamo far produrre a quest’ultimo, con un occhio al riferimento teorico che si decide di applicare (un codice sensato non prevede la possibilità che una probabilità sia negativa), e il fine ultimo che vogliamo raggiungere. Indispensabile a tale scopo è uno studio della grammatica e delle regole di sintassi, più o meno la stessa cosa che da piccoli abbiamo fatto con l’italiano prima, poi con l’inglese e (per alcuni poveri sfortunati tra cui me, scherzo) con il latino. Cambiare prospettiva significa inserirsi in un contesto, ambiente, diverso, in cui le regole del gioco e il modo di ragionare sono differenti. Cosa voglio fare? Come lo voglio fare? Che risultati ottengo? Sono attendibili/consistenti/accettabili ? Addentrandoci in ambito finanziario, a partire dalle università, in cui lo studio dei linguaggi di programmazione si è fatto sempre più frequente nei percorsi di laurea (soprattutto quelli volti a tale ambito) fino ad arrivare all’industria, si denota una forte spinta all’innovazione tecnologica. Automazione dei processi, piattaforme di trading, digitalizzazione dei documenti e dematerializzazione dei titoli, controlli da parte degli istituti di vigilanza, sono solo alcune delle attività in cui la conoscenza di un linguaggio di programmazione è la base.

Le cose a volte non funzionano

Flash Crash, è un esempio di ciò che è avvenuto nel Maggio 2010 a Wall Street agli indici principali della borsa americana (Dow Jones, Nasdaq e S&P500) quando, stante alla relazione della SEC (Security and Exchange Commission), una combinazione di eventi riguardanti errori nei software e negli algoritmi utilizzati in fase di negoziazione ha portato ad un improvviso e ingente ribasso dei titoli in questione. Questo a dimostrazione del fatto che un linguaggio di programmazione, e i software che operano grazie a questo, soffrono di una limitata capacità di auto-correggersi in ogni situazione (è di fatto uno strumento fallibile). Ma solo perché implementato da un essere umano, per sua natura soggetto ad errori? No, questo tipo di problemi si verificano anche con i più moderni algoritmi di Machine Learning che “imparano” da una reiterazione di processi. Serve sempre un essere umano che svolga il ruolo di controllo e che spieghi al codice come comportarsi in situazioni non-standard (le code di una distribuzione in molti casi), quelle in cui un elemento soggettivo entra in gioco: la discrezionalità ,il sentiment. Ecco quindi che il ruolo di controllo non può essere demandato unicamente al codice stesso, ma è necessario un intervento umano che supervisioni tutto il processo dalla selezione degli input fino al risultato finale. Le cose a volte non funzionano, vero, ma è altrettanto vero che l’introduzione dei linguaggi di programmazione in ambito finanziaro ha notevolmente migliorato la qualità dei mercati in cui gli investitori operano: dal controllo delle autorità di vigilanza (pensate ai tracciamenti sui conti correnti e sui moivmenti di denaro), al pricing degli strumenti (piú preciso, con dati ad alta frequenza), alle analisi economiche con grandi quantita di dati. Questi linguaggi ci hanno permesso di produrre risulatati a cui prima neanche pensavamo, raggiungendo un notevole livello di precisione negli output.

L’evoluzione del profilo finanziario

In molti paventano l’estinzione di molteplici mansioni all’interno dell’ambito finanziario, sostituite da processi completamente automatizzati e da algoritmi. Le recenti crisi dimostrano che questo sicuramente non avverrà nel breve termine. Un ruolo di controllo è demandato all’essere umano. Forse quelle mansioni cambieranno, muteranno in ruoli più concettuali: insegnare agli algoritmi a prevedere la possibilità di sbagliarsi comprendendo il mondo in cui operano, caratteristica, quest’ultima, estremamente insita nell’essere umano. Se da un lato le nostre capacità di calcolo e di analisi sono limitate, dall’altro abbiamo una pressoché irrepricabile capacità di saper contestualizzare attraverso elementi soggettivi un dato evento, sappiamo interpretare il comportamento di tutti noi tenendo conto di fattori come l’irrazionalità, i sentimenti, l’avversione al rischio, l’incertezza, le emozioni. Per fare un esempio anche i Fondi Passivi (o alternativamente gli ETF, strumenti simili) non si limitano a replicare in modo esclusivo uno o piú indici, ma vi è sempre una componente umana, un gestore, che adotta dei, seppur minimi, cambiamenti e correzioni; tutto questo pur basandosi il prodotto su un algoritmo replicante un asset esistente. Questo perchè gli investitori in molti casi prediligono ancora affidarsi ad un individuo che svolga un ruolo di controllo e che possa eseguire operazioni volte a risolvere situazioni, soprattutto nei worst case scenario, laddove l’algoritmo/codice/macchina non saprebbe come comportarsi.

Alessandro Gastaldello

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

Questo sito usa Akismet per ridurre lo spam. Scopri come i tuoi dati vengono elaborati.

it Italiano
X